python - 值错误 : Series lengths must match to compare when matching dates in Pandas

Question

我提前为提出这样一个基本问题道歉，但我很困惑。

这是一个非常简单的虚拟示例。我在 Pandas 中匹配日期时遇到一些问题，我不知道为什么。

df = pd.DataFrame([[1,'2016-01-01'], 
                   [2,'2016-01-01'],
                   [3,'2016-01-02'],
                   [4,'2016-01-03']],
                   columns=['ID', 'Date'])

df['Date'] = df['Date'].astype('datetime64')

假设我想匹配上面 df 中的第 1 行。
我事先知道我要匹配 ID 1。
而且我也知道我想要的日期，事实上，我将直接从 df 的第 1 行提取该日期以使其无懈可击。

some_id = 1
some_date = df.iloc[1:2]['Date']  # gives 2016-01-01

那么为什么这条线不能返回第 1 行？？

df[(df['ID']==some_id) & (df['Date'] == some_date)] 

相反，我得到ValueError:系列长度必须匹配才能比较
我理解，并且有道理......但让我想知道......如果我不能比较一对多，我还能如何比较 Pandas 的日期？

Answer 1

你说:

some_date = df.iloc[1:2]['Date']  # gives 2016-01-01

但这不是它所提供的。它给出了一个包含一个元素的系列，而不仅仅是一个值——当你使用 [1:2] 作为你的切片时，你不会得到一个单一的元素，而是一个包含一个元素的容器:

>>> some_date
1   2016-01-01
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

相反，做

>>> some_date = df.iloc[1]['Date']
>>> some_date
Timestamp('2016-01-01 00:00:00')

之后

>>> df[(df['ID']==some_id) & (df['Date'] == some_date)] 
   ID       Date
0   1 2016-01-01

(请注意，如果您有很多 some_id 和 some_date 值要查找，则有更有效的模式，但这是一个单独的问题。)